O que é NPU (Neural Processing Unit) e seus benefícios?

O universo de siglas e consequentemente de tecnologias associadas, cresce sem parar e a velocidades cada vez maiores, mas em meio a todas elas, uma promete vir para ficar e se tornar um termo frequente na lista de especificações quando você comprar seu próximo smartphone, desktop ou notebook.

Estamos falando das NPUs.

O que é NPU ou o que isso significa em termos de benefícios para os usuários, é o foco do nosso bate-papo de hoje.

O que é NPU?

Como adiantamos no título, NPU é a sigla de Neural Processing Unit, ou Unidade de Processamento Neural e que já está presente em algumas famílias de processadores, como por exemplo, os AMD Ryzen™ AI ou os Intel® Core™ Ultra, embora esses não sejam os únicos.

Para aqueles que não são familiarizados com as arquiteturas e tecnologias embarcadas em processadores e, sobretudo, o que cada uma significa em termos práticos, a explicação acima não é nada esclarecedora.

Basicamente e em termos mais leigos, podemos dizer que uma NPU é a porção do processador destinada as tarefas envolvendo inteligência artificial, machine learning (aprendizado de máquina), deep learning (aprendizado profundo) e redes neurais.

Há algum tempo, os principais fabricantes de processadores tem integrado em um único chip, vários sistemas que antes eram independentes e separados fisicamente, no processo conhecido como SoC (System-on-a-Chip), ou se preferir um sistema dentro de um chip.

O mais marcante e comum exemplo, é o encapsulamento da CPU e da GPU nos processadores Intel Core iX ou AMD Ryzen.

A CPU (Central Processing Unit ou Unidades de Processamento Central, em português) é a porção responsável pelos fluxos gerais de controle e lógica do sistema operacional e dos vários programas, como um todo. Já a GPU (Graphic Processing Unit ou Unidades de Processamento Gráfico, em português), é especializada no controle das operações gráficas ou de imagem do sistema e softwares, como os jogos ou vídeo.

Essa especialização da GPU, permite tanto que a CPU se dedique melhor a todo o resto, “liberando” processamento gráfico que antes era destinado a ela, como também possibilita que todo o processamento de imagens seja melhor realizado, resultando em imagens de melhor qualidade e exigindo menor tempo para produzi-las.

Com a adição da NPU, os seus múltiplos núcleos (cores) de processament,o assumem o trabalho que antes era da CPU nas tarefas envolvendo IA, machine e deep learning.

Portanto, o que antes era tarefa da CPU, agora o chip neural faz de forma otimizada, ampliada e com melhor desempenho, já que os cores (núcleos) da NPU são especializados e dedicados a cálculos matemáticos como multiplicações de matrizes, convoluções e outras operações de álgebra linear, com grande precisão e velocidade elevada, os quais são fundamentais para as redes neurais artificiais, que tentam simular o funcionamento dos neurônios do nosso cérebro.

Outros nomes, mesmo conceito da NPU

Embora a nomenclatura NPU já vem sendo utilizada amplamente, principalmente por marcas como Intel, AMD e Qualcomm, há outras siglas relativas ao mesmo conceito, ou seja, de um chip de processamento integrado ao processador, especializado e dedicado às tarefas relacionadas com inteligência artificial.

Assim, é possível encontrar os nomes a seguir, designando o mesmo conceito das NPUs:

• ANE – Apple Neural Engine é como a Apple nomeia a NPU presente no chip M4, por exemplo;

• TPU – Tensor Processing Unit é o chip acelerador de IA desenvolvido pelo Google, destinado a aprendizado de máquina de rede neural;

• IPU – a empresa britânica de semicondutores Graphcore, utiliza IPU (Intelligence Processing Unit, ou Unidade de Processamento de Inteligência, em português) para seus processadores com NPU;

• VPU – a mesma Intel que usa NPU na família Intel® Core™ Ultra, também desenvolveu um acelerador de hardware dedicado para executar aplicativos de rede neural profunda no dispositivo, nomeado VPU e presente no processador Intel® Movidius™ Myriad™ X, dedicado ao processamento de imagens e visão computacional.

Quais os benefícios da NPU?

Ao integrar a CPU, a GPU e a NPU, em apenas um processador, a presença de núcleos especializados, torna o gerenciamento e execução dos diferentes processos do sistema operacional, mais inteligente e eficiente, resultando num uso mais otimizado dos recursos computacionais.

Em outras palavras, é possível realizar várias tarefas em paralelo e de modo mais veloz, ao mesmo tempo que a eficiência energética também foi aprimorada, o que é especialmente desejável em dispositivos móveis, como smartphones, tablets e notebooks.

Além disso, a medida que processadores destinados a equipar servidores forem lançados, as aplicações e serviços baseados em cloud computing, também tendem a se beneficiar das unidades de processamento neural, sendo mais eficientes, rápidos e consumindo menos energia.

Em termos práticos, há diferentes usos e áreas nas quais a adoção de NPUs traz benefícios:

1. Processamento de linguagem natural (NLP)

O Processamento de Linguagem Natural (NLP), que é uma combinação de tecnologias relacionadas a IA, com o objetivo de possibilitar a um sistema captar, interpretar, compreender e manipular a linguagem humana, é uma área que deve se beneficiar bastante dos núcleos de NPU.

Isso porque a linguística computacional, faz uso extensivo de um vasto conjunto de regras para modelar a língua humana, bem como se vale de machine learning e deep learning para melhorar a mecânica de compreensão da linguagem.

A partir da adoção massiva de NPUs, a interpretação da linguagem humana por assistentes virtuais inteligentes e outros sistemas que se baseiam na interação verbal com humanos, deve evoluir ainda mais rapidamente e de modo mais eficiente.

2. Segurança cibernética

A segurança cibernética – ou se preferir, cibersegurança – dos mais variados sistemas, das redes de computadores, da Internet, dos softwares, bem como de uma ampla variedade de dispositivos e dos seus respectivos usuários, é outra área a ser beneficiada pela popularização das NPUs.

Os modelos voltados a detecção de padrões de ameaças digitais, tráfego de rede suspeitos, filtragem de SPAM e detecção de phishing ou e-mail spoofing, entre outros comportamentos maliciosos, devem ser mais eficientes e serem feitos em tempo real.

Os próprios programas antivírus, podem se tornar mais eficientes no processamento, avaliação, detecção e bloqueio de ameaças.

3. Processamento local

Atualmente boa parte dos serviços e aplicações baseados em IA, dependem de uma robusta infraestrutura, geralmente é hospedada na nuvem.

Com uma maior capacidade computacional dedicada e presente nos dispositivos, alguns desses recursos podem estar disponíveis para processamento local em muitos softwares / programas, dispensando que se dependa de conectividade e processamento remoto para seu uso.

4. Reconhecimento de imagem e vídeo

As unidades de processamento neural elevarão a eficiência das aplicações de reconhecimento de imagens e vídeos.

Um sistema dotado de NPU, será capaz de acelerar a detecção de objetos, rastreamento de movimentação, o reconhecimento facial, a classificação de imagens e análise de vídeo em tempo real, com evidentes benefícios para os sistemas de câmeras de segurança, biometria, realidade aumentada, realidade virtual, entre outros.

5. Big Data

A transformação digital, a Internet e a velocidade da geração e acúmulo do conhecimento, têm produzido volumes de dados constantemente maiores e nesse contexto, as NPUs se tornam imprescindíveis no processamento e análise desses dados.

Muitas áreas – como o setor financeiro, na medicina, ou no setor público – os macrodados gerados e que compõem o big data, podem ser processados em tempo hábil para obter informação valiosa para prever comportamentos e tendências, realizar diagnósticos mais precisos e de modo precoce, detectar fraudes, antever demandas, prevenir acidentes, entre várias outras possibilidades.

6. Gadgets e dispositivos

Aos poucos os processadores equipados com NPUs estão chegando aos consumidores e em breve se tornarão comuns como são hoje as GPUs integradas, presentes mesmo nos processadores mais básicos. Com isso, novos recursos e outros mais aperfeiçoados, devem logo estar disponíveis.

O desempenho e eficiência de softwares e aplicativos baseados em IA, deve melhorar, como processamento aplicado em fotos e vídeos, recursos de biometria e autenticação, comandos por voz e muito mais.

Dispositivos da Internet das Coisas (IoT), como domésticos inteligentes, processando dados localmente e tarefas de aprendizado de máquina, sem necessidade de enviar dados sensíveis para a nuvem, devem torná-los ainda mais “smart” e mais seguros também.

Conclusão

A popularização das NPUs (unidade de processamento neural) traz uma nova era de avanços e benefícios em tudo que a inteligência artificial está presente.